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文本挖掘深度学习之word2vec的R语言实现_光环大数据培训机构一、word2vec词向量由来在word2vec产生前，还有一些语言模型，在自然语言处理 NLP模型中，到达word2vec历经了一些步骤。
但是对于NLP模型中，起到确定性作用的是词向量（Distributed Representation/word Embedding）的提出，在这之前有一些基础性的模型如统计语言模型、神经网络概率语言模型。
几个基于统计的传统语言模型与word2vec这种直接预测的方法的比较（图片摘自Stanford CS244）【5】：1、统计语言模型统计语言模型的一般形式直观、准确，n元模型中假设在不改变词语在上下文中的顺序前提下，距离相近的词语关系越近，距离较远的关联度越远，当距离足够远时，词语之间则没有关联度。
但该模型没有完全利用语料的信息：1) 没有考虑距离更远的词语与当前词的关系，即超出范围n的词被忽略了，而这两者很可能有关系的。
例如，“华盛顿是美国的首都”是当前语句，隔了大于n个词的地方又出现了“北京是中国的首都”，在n元模型中“华盛顿”和“北京”是没有关系的，然而这两个句子却隐含了语法及语义关系，即”华盛顿“和“北京”都是名词，并且分别是美国和中国的首都。
2) 忽略了词语之间的相似性，即上述模型无法考虑词语的语法关系。
样的句子，因为两个句子中“鱼”和“马”、“水”和“草原”、“游”和“跑”、“中”和“上”具有相同的语法特性。
而在神经网络概率语言模型中，这两种信息将充分利用到。
2、神经网络概率语言模型神经网络概率语言模型是一种新兴的自然语言处理算法，该模型通过学习训练语料获取词向量和概率密度函数，词向量是多维实数向量，向量中包含了自然语言中的语义和语法关系，词向量之间余弦距离的大小代表了词语之间关系的远近，词向量的加减运算则是计算机在”遣词造句”。
如今在架构方面有比NNLM更简单的CBOW模型、Skip-gram模型；其次在训练方面，出现了Hierarchical Softmax算法、负采样算法（Negative Sampling），以及为了减小频繁词对结果准确性和训练速度的影响而引入的欠采样（Subsumpling）技术。
务（附代码数据）,咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR语言挖掘公告板数据文本挖掘研究分析## Registered S3 methods overwritten by 'ggplot2':## method from## [.quosures rlang## c.quosures rlang## print.quosures rlang我们对1993年发送到20个Usenet公告板的20,000条消息进行从头到尾的分析。
此数据集中的Usenet公告板包括新闻组用于政治，宗教，汽车，体育和密码学等主题，并提供由许多用户编写的丰富文本。
该数据集可在/~jason/20Newsgroups/（该20news-bydate.tar.gz文件）上公开获取，并已成为文本分析和机器学习练习的热门。
1预处理我们首先阅读20news-bydate文件夹中的所有消息，这些消息组织在子文件夹中，每个消息都有一个文件。
我们可以看到在这样的文件用的组合read_lines()，map()和unnest()。
请注意，此步骤可能需要几分钟才能读取所有文档。
library(dplyr)library(tidyr)library(purrr)务（附代码数据）,咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/databloglibrary(readr)training_folder <- "data/20news-bydate/20news-bydate-train/"# Define a function to read all files from a folder into a data frameread_folder <-function(infolder) {tibble(file =dir(infolder, s =TRUE)) %>%mutate(text =map(file, read_lines)) %>%transmute(id =basename(file), text) %>%unnest(text)}# Use unnest() and map() to apply read_folder to each subfolderraw_text <-tibble(folder =dir(training_folder, s =TRUE)) %>%unnest(map(folder, read_folder)) %>%transmute(newsgroup =basename(folder), id, text)raw_text## # A tibble: 511,655 x 3## newsgroup id text## <chr> <chr> <chr>## 1 alt.atheism 49960 From: mathew <mathew@>## 2 alt.atheism 49960 Subject: Alt.Atheism FAQ: Atheist Resources## 3 alt.atheism 49960 Summary: Books, addresses, music -- anything related to atheism## 4 alt.atheism 49960 Keywords: FAQ, atheism, books, music, fiction, addresses, contacts## 5 alt.atheism 49960 Expires: Thu, 29 Apr 1993 11:57:19 GMT## 6 alt.atheism 49960 Distribution: world## 7 alt.atheism 49960 Organization: Mantis Consultants, Cambridge. UK.## 8 alt.atheism 49960 Supersedes: <19930301143317@>## 9 alt.atheism 49960 Lines: 290## 10 alt.atheism 49960 ""## # … with 511,645 more rows请注意该newsgroup列描述了每条消息来自哪20个新闻组，以及id列，用于标识该新闻组中的唯一消息。
R语言环境下的文本挖掘tm包_光环大数据培训机构文本挖掘被描述为“自动化或半自动规划处理文本的过程”，包含了文档聚类、文档分类、自然语言处理、文体变化分析及网络万巨额等领域内容。
对于文本处理过程首先要拥有分析的语料(text corpus)，比如报告、信函、出版物等而后根据这些语料建立半结构化的文本库(text database)。
而后生成包含词频的结构化的词条-文档矩阵(term-document matrix)这个一般性数据结构会被用于后续的分析，比如：1)文本分类，比如根据现有的文本分类情况，对未知文本进行归类：2)语法分析；3) 信息提取和修复4) 文档信息汇总，比如提取相关有代表性的关键词、句子等。
文本挖掘相关的R程序包：tm、lsa、RTextTools、textcat、corpora、zipfRmaxent、TextRegression、wordcloud词干化(stemming)：比如我们要识别cat这个字符，但还可能有catlike、catty、cats等词，需要进行词干化记号化(Tockenization)：将一段文本分割成叫做token(象征)过程，token 可能是单词、短语、符号或其他有意义的元素。
library(Snowball)> SnowballStemmer(c(‘functions’, ‘stemming’, ‘liked’, ‘doing’))[1] “function”“stem”“like”“do”> NGramTokenizerlibrary(Rwordseg)segmentCN(‘花儿为什么这样红’)[1] “花儿”“为什么”“这样”“红”1、tm包1）数据读入：在tm 中主要的管理文件的结构被称为语料库（Corpus），代表了一系列的文档集合。
语料库是一个概要性的概念，在这里分为动态语料库（Volatile Corpus，作为R 对象保存在内存中）和静态语料库（Permanent Corpus，R 外部保存）。
论文题目：R语言用之进行文本挖掘与分析摘要：要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。
频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。
词语提取后，还可以做成词云，让词语的频率属性可视化，更加直观清晰。
本文利用R语言对2016年政府工作报告进行文本挖掘与分析并使用词云是该报告可视化，统计词频，用图片方式短时间看透文章的重点。
关键词：文本挖掘；R语言；2016政府工作报告；词云；可视化Abstract：To analyze text content, the most common method of analysis is to extract the words in the text and to count the frequency. After extraction, can also be made word cloud, so that the frequency of the word attribute visualization, more intuitive and clear. This paper uses the R language to carry on the text mining and analysis to the government work report in 2016 and use the word cloud to visualize the report, to count word frequency, and to see the focus of the article in a short time.Key words：Text mining; R language; 2016 government work report; word cloud; visualization引言我们从新华网上可以找到2016年的政府工作报告（附录1），将其整理下来，并转换为TXT格式，去掉空格与分段，最后变为TXT格式的文件，可见附件1（2016政府工作报告）。
在R语言中实现文本挖掘的技巧和工具R语言的灵活性和强大的数据分析能力让它成为文本挖掘的一流工具。
文本挖掘是从大量文本数据中提取有价值的信息和知识的过程，它在商业、科学、政治和许多其他领域中扮演着重要的角色。
这篇文章将探讨R语言中实现文本挖掘的技巧和工具。
1. 文本预处理的技巧文本挖掘的第一步是将原始文本预处理为可以分析的格式。
以下是一些常用的技巧：1.1 文本清洗文本清洗是指去除文本中的无用信息和干扰因素，例如标点符号、停用词、数字、HTML标签等。
在R语言中，可以使用tm包和stringr包来进行文本清洗。
tm包提供了一整套文本处理工具，包括读取文本、过滤文本、转换文本格式等功能。
范例代码：library(tm)# 读取文本docs <- Corpus(DirSource("path/to/folder"))# 移除标点符号docs <- tm_map(docs, removePunctuation)# 移除数字docs <- tm_map(docs, removeNumbers)# 移除HTML标签docs <- tm_map(docs, removeHTMLTags)1.2 文本分词分词是将文本划分为一组单词或术语的过程。
在R语言中，可以使用tokenizers包和NLP包来进行文本分词。
tokenizers包提供了一系列不同的分词函数，包括基于正则表达式、空格和标点符号的分词。
范例代码：library(tokenizers)# 基于正则表达式分词tokens <- tokenize_regex("This is a sentence.")# 基于空格分词tokens <- tokenize_whitespace("This is a sentence.")# 基于标点符号分词tokens <- tokenize_character("This is a sentence.")1.3 文本标准化文本标准化是将文本中的单词转换为一致的格式，例如转换为小写字母、去除词干和词缀等。
R语⾔做⽂本挖掘Part5情感分析Part5情感分析这是本系列的最后⼀篇⽂章，该。
事实上这种单⼀⽂本挖掘的每⼀个部分进⾏全部值获取⽔落⽯出细致的研究，0基础研究阶段。
⽤R⾥⾯现成的算法，来实现⾃⼰的需求，当然还參考了众多⽹友的智慧结晶，所以也想把我的收获总结出来分享给⼤家，希望也能像我⼀样在看⼤家的分享时得到⾃⼰的启⽰。
⽹上翻了下中⽂⽂本情感分析的⼀些⽂章，再回忆了⼀下我⾃⼰做情感分析的⽅法，认为我的想法真的是简单粗暴直接。
这是⼀篇介绍中⽂⽂本情感分析倾向的论⽂。
，中间讲到做情感分析眼下主要有三种⽅法。
第⼀种由已有的电⼦词典或词语知识库扩展⽣成情感倾向词典；另外⼀种，⽆监督机器学习的⽅法。
第三种基于⼈⼯标注语料库的学习⽅法。
上⾯三种⽅法不细致⼀⼀说明了，它们都有⼀个共同的特点，须要⼀个情感倾向的语料库。
我在R中的实现⽅案与第⼀种⽅法类似。
整理⼀个褒义词词库⼀个贬义词词库（这个万能的互联⽹上有⾃⼰稍加整理就OK）。
给⽂本做分词，并提取出中间的情感词。
给每条⽂本定情感倾向评分初始值为1。
跟褒义贬义词词库做匹配，褒义词+1。
贬义词-1，计算出每条⽂本的终于情感倾向评分，为正值则是正⾯评价，为负值则是负⾯评价。
⽅法能够基本实现情感倾向推断。
但还能够改进。
像前⾯參考论⽂中讲到的，还能够依据词语的词性强弱来评定感情的强，不仅仅是+1和-1之分；还有考虑⼀些词语在不同语境下情感倾向可能会不同，⽐⽅论⽂中讲到的“骄傲”，这个我在想可能须要整理出有这样特殊情况的词语；还有负负得正的情况，⽐⽅“不喜欢是不可能的事情！”，照我的评分标准它的结果就是负⾯评价了；反问的情况。
“哪⾥廉价了？”，评出来结果变成了正。
“廉价”这个词我把它放在褒义词表下，事实上细致考虑假设是说“廉价实惠”肯定是褒义。
假设说“廉价没好货”，也会是褒义，这就不正确了，还是第⼆个问题不同语境下情感倾向会不同。
R中的实现过程：1. 数据输⼊处理数据还是某品牌官微，取它微博中的1376条评论，情感褒义词库和贬义词库。
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向，它涉及到计算机对自然语言的理解和处理。
在NLP中，文本挖掘是一个常见的任务，它旨在从大量的文本数据中挖掘出有价值的信息。
文本挖掘性能分析是评估文本挖掘算法和模型的重要方法，本文将探讨自然语言处理中常见的文本挖掘性能分析方法。
一、数据预处理在进行文本挖掘性能分析之前，首先需要对文本数据进行预处理。
数据预处理包括文本清洗、分词、去停用词等步骤。
文本清洗主要是去除文本中的噪音数据，如HTML标签、特殊符号等。
分词是将文本按照词语进行切分，去停用词则是去除一些常用词语，如“的”、“是”等，这些词语对文本挖掘任务几乎没有帮助。
数据预处理的质量对后续的文本挖掘性能分析至关重要，因此需要仔细对待。
二、特征提取在文本挖掘中，特征提取是一个至关重要的环节。
常见的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。
词袋模型将文本表示为一个词语的集合，忽略词语的顺序和语法。
TF-IDF是一种衡量词语在文本中重要程度的方法，它考虑了词语在文本集合中的频率和在不同文本中的分布情况。
Word2Vec是基于神经网络的词向量表示方法，通过训练可以得到每个词语的稠密向量表示。
在文本挖掘性能分析中，需要根据具体的任务和数据选择合适的特征提取方法，以提高挖掘效果。
三、模型选择选择合适的文本挖掘模型是文本挖掘性能分析的关键环节。
常见的文本挖掘任务包括文本分类、情感分析、实体识别等。
针对不同的任务，可以选择朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等不同的模型。
朴素贝叶斯是一种简单且有效的分类模型，适用于文本分类等任务。
支持向量机（SVM）是一种二分类模型，通过寻找最大间隔超平面实现分类。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在文本挖掘任务中也取得了很好的效果。
在文本挖掘性能分析中，需要根据任务的复杂度和数据的特点选择合适的模型进行分析和评估。
四、性能评估对文本挖掘模型的性能进行评估是文本挖掘性能分析的关键步骤。
R语⾔-⽂本挖掘主题模型⽂本分类####需要先安装⼏个R包，如果有这些包，可省略安装包的步骤。
#install.packages("Rwordseg")#install.packages("tm");#install.packages("wordcloud");#install.packages("topicmodels")例⼦中所⽤数据数据来源于sougou实验室数据。
数据⽹址：/dl/sogoulabdown/SogouC.mini.20061102.tar.gz⽂件结构└─Sample├─C000007 汽车├─C000008 财经├─C000010 IT├─C000013 健康├─C000014 体育├─C000016 旅游├─C000020 教育├─C000022 招聘├─C000023└─C000024 军事采⽤Python对数据进⾏预处理为train.csv⽂件，并把每个⽂件⽂本数据处理为1⾏。
预处理python脚本<ignore_js_op> (720 Bytes, 下载次数: 96)所需数据<ignore_js_op> (130.2 KB, 下载次数: 164)⼤家也可以⽤R直接将原始数据转变成train.csv中的数据⽂章所需stopwords<ignore_js_op> (2.96 KB, 下载次数: 114)1. 读取资料库1. csv <- read.csv("d://wb//train.csv",header=T, stringsAsFactors=F)2. mystopwords<- unlist (read.table("d://wb//StopWords.txt",stringsAsFactors=F))复制代码2.数据预处理（中⽂分词、stopwords处理）1.2. library(tm);3.4. #移除数字5. removeNumbers = function(x) { ret = gsub("[0-9０１２３４５６７８９]","",x) }6. sample.words <- lapply(csvtext, removeNumbers)复制代码1.2. #处理中⽂分词,此处⽤到Rwordseg包3.4. wordsegment<- function(x) {5. library(Rwordseg)6. segmentCN(x)7. }8.9. sample.words <- lapply(sample.words, wordsegment)复制代码1.2. ###stopwords处理3. ###先处理中⽂分词，再处理stopwords，防⽌全局替换丢失信息4.5. removeStopWords = function(x,words) {6. ret = character(0)7. index <- 18. it_max <- length(x)9. while (index <= it_max) {10. if (length(words[words==x[index]]) <1) ret <- c(ret,x[index])11. index <- index +112. }13. ret14. }15.16.17. sample.words <- lapply(sample.words, removeStopWords, mystopwords)复制代码3. wordcloud展⽰1. #构建语料库2. corpus = Corpus(VectorSource(sample.words))3. meta(corpus,"cluster") <- csvtype4. unique_type <- unique(csvtype)5. #建⽴⽂档-词条矩阵6. (sample.dtm <- DocumentTermMatrix(corpus, control = list(wordLengths = c(2, Inf))))复制代码1.2. #install.packages("wordcloud"); ##需要wordcloud包的⽀持3. library(wordcloud);4. #不同⽂档wordcloud对⽐图5. sample.tdm <- TermDocumentMatrix(corpus, control = list(wordLengths = c(2, Inf)));6.7. tdm_matrix <- as.matrix(sample.tdm);8.9. png(paste("d://wb//sample_comparison",".png", sep = ""), width = 1500, height = 1500 );10. comparison.cloud(tdm_matrix,colors=rainbow(ncol(tdm_matrix)));####由于颜⾊问题，稍作修改11. title(main = "sample comparision");12. dev.off();13.复制代码1.2. #按分类汇总wordcloud对⽐图3. n <- nrow(csv)4. zz1 = 1:n5. cluster_matrix<-sapply(unique_type,function(type){apply(tdm_matrix[,zz1[csvtype==type]],1,sum)})6. png(paste("d://wb//sample_ cluster_comparison",".png", sep = ""), width = 800, height = 800 )7. comparison.cloud(cluster_matrix,colors=brewer.pal(ncol(cluster_matrix),"Paired")) ##由于颜⾊分类过少，此处稍作修改8. title(main = "sample cluster comparision")9. dev.off()10.复制代码<ignore_js_op>可以看出数据分布不均匀，culture、auto等数据很少。
Technical Report2012R语言环境下的文本挖掘Text Mining in RVersion0.022*******刘思喆主页更新/todo联系方式sunbjt@新浪微博@刘思喆Copyright©2012R and all the Contributors to R tm.All rights reserved.R以及R tm的作者拥有版权©2012。
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Invariant Sections包括Contributors，没有Front-Cover Texts和Back-Cover Texts。
目录1文本挖掘介绍32自然语言处理技术 述32.1相关的R包 (3)2.2stemming和Tokenization (5)2.3中文分词 (6)3tm包63.1简介 (6)3.2数据读入 (6)3.3数据输出 (8)3.4语料库的提取 (8)3.5信息转化 (9)3.6转化为纯文本 (9)3.6.1去除多余的空白 (9)3.6.2小写变化 (10)3.6.3停止词去除 (10)3.6.4填充 (10)3.7过滤 (10)3.8元数据管理 (11)3.9标准操作和函数 (13)3.10创建词条-文档关系矩阵 (14)3.11对词条-文档关系矩阵操作 (14)3.12字典 (16)4网页解析的利器–XML包174.1网页解析 (17)4.2字符集转化 (21)5XML同tm包的配合使用（to do）216一些文本挖掘方面的应用216.1基础分析技术 (22)6.1.1文本聚类 (22)6.1.2文本分类 (23)6.2潜变量语义分析(not done) (24)6.3主题模型（Topic model） (24)目录用R语言做文本挖掘|2A附录26A.1关于XML文件 (26)A.2关于正则表达式 (27)用R语言做文本挖掘|31文本挖掘介绍文本挖掘被描述为“自动化或半自动化处理文本的过程”，包含了文档聚类、文档分类、自然语言处理、文体变化分析及网络挖掘等领域内容。
⼀篇⽂章教你如何⽤R进⾏数据挖掘⼀篇⽂章教你如何⽤R进⾏数据挖掘引⾔R是⼀种⼴泛⽤于数据分析和统计计算的强⼤语⾔，于上世纪90年代开始发展起来。
得益于全世界众多爱好者的⽆尽努⼒，⼤家继⽽开发出了⼀种基于R但优于R基本⽂本编辑器的R Studio（⽤户的界⾯体验更好）。
也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和⽤户对R包的慷慨贡献，让R语⾔在全球范围内越来越流⾏。
其中⼀些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作，可视化和计算功能越来越强⼤。
我们所说的机器学习和R有什么关系呢？我对R的第⼀印象是，它只是⼀个统计计算的⼀个软件。
但是后来我发现R有⾜够的能⼒以⼀个快速和简单的⽅式来实现机器学习算法。
这是⽤R来学习数据科学和机器学习的完整教程，读完本⽂，你将有使⽤机器学习的⽅法来构建预测模型的基本能⼒。
注：这篇⽂章对于之前没有很多数据科学知识的同学们是特别值得⼀看的，同时掌握⼀定的代数和统计知识将会更有益于您的学习。
⽬录⼀、初识R语⾔1、我为什么要学R？2、如何安装R/R Studio？3、如何安装R包？4、 R中的⼀些基本计算⼆、编程基础慨念及R包1、 R中的数据类型和对象2、 R中的控制语句简介3、常⽤的R包三、⽤R进⾏数据预处理1、数据集中基本概念2、图形展⽰3、缺失值处理4、连续性变量与分类变量的处理5、特征变量计算6、标签编码和独热编码四、⽤机器学习的算法构建预测模型1、多元线性回归2、决策树3、随机森林⼀、初识R语⾔1、为什么学R ？事实上，我没有编程经验，也没有学过计算机。
但是我知道如果要学习数据科学，⼀个⼈必须学习R或Python作为开始学习的⼯具。
我选择了前者，同时在学习过程中我发现了⼀些使⽤R的好处：⽤R语⾔编码⾮常的简单；R是⼀个免费的开源软件，同时它可以直接在官⽹上下载；R语⾔中有来⾃于全世界爱好者贡献的即时访问超过7800个⽤于不同计算的R包。
R语⾔还有遍布全世界的学习社区及论坛，你能很轻松的获取帮助；我们凭借R包能够获得⾼性能的计算体验；它是，数据分析公司⾼度寻求技能之⼀。
R语言数据分析与挖掘操作训练（初级、中级）第一部分：初级操作机器学习、数据挖掘领域的比如关联规则挖掘、聚类、分类等问题。
R统计分析计算包都提供了足够的支持。
关联规则问题源于“买了这件商品的顾客还买了什么”这个问题，现在已经广泛应用于客户行为分析以及互联网用户行为分析中。
关联规则挖掘领域最经典的算法为Apriori，R的第三方包arules，就是专门用于做关联规则挖掘的。
以下例子需要你已经安装了arules包。
最后一行的apriori函数接受一个transaction对象的输入，输出关联规则对象rules，为方便起见，这里用于计算的transaction对象Adult是通过第5行从arules包中现成载入进来的，第2~4行说明了怎么从一个文本文件中读入数据并生成一个transaction对象。
聚类算法使用最广泛的高效算法无疑是kmeans，R在其默认载入的stats包中就包含了这个函数，以下是一个来自kmean说明文档的例子：代码第1行生成两组两维的正态分布的数据，第一组均值为0，第二组均值为1，两组数据方差都为0.3。
第2行对该数据进行聚类，第3和第4行把聚类结果画出来。
分类器是模式识别领域的研究主题，也是人类认知活动的中心。
多年来的学术研究积累下来很多种类型的分类器，而其中常用的分类器基本都能在R中找到对应的实现。
诸多分类器中以svm最为著名，它也被一些人称为是单分类器的王道。
以下是一个利用svm对著名的iris数据集进行分类的过程，运行该例子需要已经安装了e1071这个包。
第5行代码调用svm函数，计算由x作为特征y作为类别标签的分类器模型，第7行把模型应用于原数据进行预测。
第二部分：R线性算法操作每个算法都会从两个视角进行呈现（利用数据挖掘包来求解）：1)常规的训练和预测方法2)caret包的用法因此，需要知道给定算法对应的软件包和函数，同时还需了解如何利用caret包实现这些常用的算法，从而你可以利用caret包的预处理、算法评估和参数调优的能力高效地评估算法的精度。
